Агуулгын хүснэгт:

R-ийн NA утгыг та хэрхэн зохицуулах вэ?
R-ийн NA утгыг та хэрхэн зохицуулах вэ?

Видео: R-ийн NA утгыг та хэрхэн зохицуулах вэ?

Видео: R-ийн NA утгыг та хэрхэн зохицуулах вэ?
Видео: Хэрхэн 2 минутын дотор Facebook дээр 10,000 дагагчтай болох вэ- How To Get 10k Followers on Facebook 2024, May
Anonim

Та бусад статистикийн програмуудаас өгөгдлийн багц импортлох үед дутуу утгууд тоогоор кодлож болно, жишээ нь 99. Зөвшөөрөхийн тулд Р гэдгийг мэдэх а утга алга та үүнийг дахин кодлох хэрэгтэй. Өөр нэг ашигтай функц Р руу алдагдсан үнэт зүйлстэй харьцах байна на . omit() нь бүрэн бус ажиглалтыг устгадаг.

Зүгээр л, та R-д NA-тай хэрхэн харьцах вэ?

R дахь NA сонголтууд

  1. орхих ба на. exclude: Хэрэв дутуу утгыг агуулж байвал ажиглалтыг устгасан объектыг буцаана; NA-г орхих, хасах хоёрын ялгааг зарим таамаглал болон үлдэгдэл функцээс харж болно.
  2. pass: объектыг өөрчлөгдөөгүй буцаана.
  3. бүтэлгүйтэх: объект нь дутуу утгыг агуулаагүй тохиолдолд л буцаана.

Үүний нэгэн адил, та R-д байхгүй категорийн өгөгдлийг хэрхэн зохицуулах вэ? Ангилал аргуудын алдагдсан утгыг зохицуулах янз бүрийн арга байдаг.

  1. Хэрэв бид том өгөгдлийн багцтай харьцаж байгаа бөгөөд цөөн тооны бичлэгт дутуу утгууд байгаа бол дутуу утгын ажиглалтыг үл тоомсорло.
  2. Хэрэв энэ нь чухал биш бол хувьсагчийг үл тоомсорло.
  3. Алга болсон утгыг урьдчилан таамаглах загвар боловсруулах.
  4. Алдагдсан өгөгдлийг өөр ангилал гэж үзэх.

Үүнтэй адил хүн R-д дутуу утгыг хэрхэн тохируулах вэ гэж асууж магадгүй юм.

онд Р , дутуу утгууд тэмдгээр илэрхийлэгдэнэ Н. А (боломжгүй). Боломжгүй үнэт зүйлс (жишээ нь, тэгээр хуваах) нь NaN (тоо биш) тэмдгээр илэрхийлэгдэнэ. SAS-аас ялгаатай нь Р тэмдэгт болон тоон хувьд ижил тэмдгийг ашигладаг өгөгдөл . Хамтран ажиллах талаар илүү их дадлага хийх дутуу өгөгдөл , цэвэрлэгээний талаар энэ сургалтыг үзээрэй Р дахь өгөгдөл.

R-д Na Rm гэж юу гэсэн үг вэ?

Dataframe функцийг ашиглах үед на . rm in r Энэ нь функцийг устгах эсэхийг хэлж өгдөг логик параметрийг хэлнэ NA тооцооноос авсан утгууд. Шууд утгаараа NA гэсэн үг арилгах. Энэ нь функц ч биш, үйл ажиллагаа ч биш. Энэ нь ердөө л хэд хэдэн dataframe функцэд ашиглагддаг параметр юм.

Зөвлөмж болгож буй: